1012 The Best Rank

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Node{
	int id;
	int score_a;
	int score_c;
	int score_m;
	int score_e;
	int ranka,rankc,rankm,ranke,rankbest; 
	int flag;
	string best;
};
bool cmp1(Node a,Node b){
	return a.score_a>b.score_a;
}
bool cmp2(Node a,Node b){
	return a.score_c>b.score_c;
}
bool cmp3(Node a,Node b){
	return a.score_m>b.score_m;
}
bool cmp4(Node a,Node b){
	return a.score_e>b.score_e;
}
int main()
{
	freopen("in.txt","r",stdin);
	int n,m;cin>>n>>m;vector<Node> ppp;ppp.resize(n);
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>ppp[i].id>>ppp[i].score_c>>ppp[i].score_m>>ppp[i].score_e;
		ppp[i].score_a=ppp[i].score_c+ppp[i].score_m+ppp[i].score_e;
		ppp[i].flag=1;
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp4);
	ppp[0].ranke=1;
	ppp[0].rankbest=ppp[0].ranke;
	ppp[0].best="E";
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_e==ppp[i-1].score_e){
			ppp[i].ranke=ppp[i-1].ranke;
			ppp[i].rankbest=ppp[i].ranke;
			ppp[i].best='E';
		}else{
			ppp[i].ranke=i+1;
			ppp[i].rankbest=ppp[i].ranke;
			ppp[i].best='E';
		}
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp3);
	ppp[0].rankm=1;
	if(ppp[0].rankbest>=ppp[0].rankm){
		ppp[0].rankbest=ppp[0].rankm;
		ppp[0].best="M";
	}
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_m==ppp[i-1].score_m){
			ppp[i].rankm=ppp[i-1].rankm;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankm){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankm;
				ppp[i].best="M";
			}
		}else{
			ppp[i].rankm=i+1;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankm){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankm;
				ppp[i].best="M";
			}
		}
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp2);
	ppp[0].rankc=1;
	if(ppp[0].rankbest>=ppp[0].rankc){
		ppp[0].rankbest=ppp[0].rankc;
		ppp[0].best="C";
	}
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_c==ppp[i-1].score_c){
			ppp[i].rankc=ppp[i-1].rankc;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankc){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankc;
				ppp[i].best="C";
			}
		}else{
			ppp[i].rankc=i+1;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankc){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankc;
				ppp[i].best="C";
			}
		}
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp1);
	ppp[0].ranka=1;
	if(ppp[0].rankbest>=ppp[0].ranka){
		ppp[0].rankbest=ppp[0].ranka;
		ppp[0].best="A";
	}
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_a==ppp[i-1].score_a){
			ppp[i].ranka=ppp[i-1].ranka;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].ranka){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].ranka;
				ppp[i].best="A";
			}
		}else{
			ppp[i].ranka=i+1;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].ranka){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].ranka;
				ppp[i].best="A";
			}
		}
	}
	map<int,Node> mp;
	for(int i=0;i<ppp.size();i++){
		mp[ppp[i].id]=ppp[i];
	}
	for(int i=0;i<m;i++){
		int temp;cin>>temp;
		if(mp[temp].flag==0){
			cout<<"N/A"<<endl;
		}else{
			cout<<mp[temp].rankbest<<' '<<mp[temp].best<<endl;
		}
	}
	return 0;
}

 

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
<think>嗯,用户这次查询的是关于一篇特定论文的算法实现代码。从问题描述看,用户需要的是"Jacobi Algorithm for the Best Multilinear Rank Approximation of Symmetric Tensors"这篇论文的配套源码。 注意到用户使用了非常专业的术语"对称张量的最佳多线性秩逼近",这应该是高阶张量分解领域的核心问题。用户能明确提出算法名称和论文标题,说明ta对该领域有相当深入的了解,大概率是相关专业的研究生或科研人员。 查询中值得关注的细节是"bes"应为"best"的笔误,但结合上下文能明确判断用户指的是最佳逼近问题。由于张量计算领域开源资源相对稀缺,可能需要从以下几个途径帮助用户: 首先想到顶级期刊的补充材料渠道。张量分解领域的代表性论文通常会公开算法实现,比如SIAM期刊就要求作者提交可复现代码。用户提到的Jacobi算法正是对称张量分解的经典方法,作者很可能在个人主页或期刊附件中公布了MATLAB代码。 考虑到算法实现的语言偏好,这类数值计算程序多用MATLAB或Python编写。需要特别提醒用户检查论文的实验部分,通常会有"Code Availability"声明。如果期刊网站没有提供,下一步建议搜索作者所在机构的知识库,比如INRIA这类研究机构会长期维护成果存档。 用户似乎已经掌握核心理论,现在急需代码进行实验验证。除了主文献外,还可以推荐GitHub上的相关开源项目,比如TensorLab库就包含多种对称张量分解实现。不过要注意提醒用户确认算法细节是否完全对应论文版本。 最后需要管理用户预期:如果确实找不到原作者的实现,可以建议基于TensorLy等现代框架自行实现Jacobi旋转更新。这类迭代算法核心部分通常不超过200行代码,关键在高效实现正交变换。 </think>关于Jacobi算法用于对称张量最佳多线性秩逼近的源代码,建议通过以下途径获取: ### 一、核心获取途径 1. **期刊补充材料** 该算法通常发表于数值计算/张量分析领域的顶刊(如 *SIAM Journal on Matrix Analysis*),在论文主页的"Supplementary Material"或"Software"部分查找。例如: $$ \text{若有代码} \implies \text{期刊页面会显示} \ \texttt{[Supplemental\_Code.zip]} $$ 2. **作者个人主页** 主要作者(如P. Comon, L. De Lathauwer等)的学术主页常维护代码库: ```markdown - [INRIA Galaad团队](https://team.inria.fr/galaad/software/) - [KU Leuven ESAT实验室](https://www.esat.kuleuven.be/stadius/) ``` 3. **开源社区平台** GitHub搜索关键词组合: ```bash "symmetric tensor" + "multilinear rank" + jacobi "tensor approximation" + jacobi + symmetric ``` ### 二、备选实现方案 若原始代码不可得,可参考同类权威实现: 1. **TensorLab库**(MATLAB) ```matlab % 安装后调用高阶SVD函数 addpath(genpath('tensorlab_2016')); T = randn(5,5,5); % 创建对称张量 [U, S] = mlsvd(T, [2,2,2]); % 多线性秩(2,2,2)逼近 ``` 2. **TensorLy库**(Python) ```python from tensorly.decomposition import tucker import tensorly as tl # 生成对称张量(需自定义对称化处理) tensor = tl.tensor(...) core, factors = tucker(tensor, rank=(2,2,2), init='random') ``` ### 三、关键算法实现要点 Jacobi法的核心迭代步骤(伪代码): ```python def jacobi_rotation(A, rank, max_iter=100): # A: 对称三阶张量 for dim in range(3): # 三个模态循环 U = initialize_orthogonal_matrix(rank[dim]) for _ in range(max_iter): # 计算Givens旋转角度(关键步骤) theta = compute_optimal_angle(A, U) # 更新正交变换矩阵 U = apply_givens_rotation(U, theta) # 更新张量核心 A = update_core_tensor(A, U, dim) return A, [U1, U2, U3] # 返回核心张量和因子矩阵 ``` > 注:完整实现需处理对称性约束($A_{ijk} = A_{\sigma(ijk)}, \forall \sigma$)和正交化[^1] ### 四、推荐替代资源 1. **[Tensor Toolbox](https://www.tensortoolbox.org/)**:含对称张量分解模块(MATLAB) 2. **[TensorKit.jl](https://jutho.github.io/TensorKit.jl/stable/)**:Julia实现的张量运算库,支持对称约束 3. **[论文复现项目](https://github.com/AndiH/tensor-decompositions)**:社区实现的经典算法集合
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